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Enregistrement W2146540714 · doi:10.3109/07853890.2013.783993

Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) for treating major depression and schizophrenia: a systematic review of recent meta-analyses

2013· review· en· W2146540714 sur OpenAlexaff
Cindy L. Hovington, Alexander McGirr, Martín Lepage, Marcelo T. Berlim

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationSchizophrenia (object-oriented programming)Meta-analysisDepression (economics)MedicineSystematic reviewPsychiatryMEDLINEPsychologyPhysical medicine and rehabilitationBrain stimulationClinical psychologyNeuroscienceStimulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) has been developed for the treatment of major depression (MD) and schizophrenia. Although rTMS has shown some promising findings, the lack of standardization in the methodology employed has resulted in discordant findings. OBJECTIVES: The objective of this systematic review was to summarize several meta-analytical studies exploring the efficacy of rTMS in either MD or schizophrenia in order to examine the methodologies that increase the efficacy of rTMS and to provide some recommendations for future studies. METHODS: We searched the MEDLINE database for potentially relevant meta-analytic studies on the use of rTMS for treating major depression and schizophrenia published from January 2000 to October 2011. RESULTS: Fifteen rTMS meta-analytical studies were reviewed (11 on MD and 5 on schizophrenia). Several variables were reviewed including outcome measures, side-effects of rTMS, site of stimulation, frequency and intensity of stimulation, and number of treatment sessions. CONCLUSIONS: Overall, rTMS appears to be an effective and promising therapeutic for both MD and schizophrenia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,016
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,418
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,058 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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